Application of heterogeneous catalytic ozonation process for treatment of high toxic effluent from a pesticide manufacturing plant
Notice bibliographique
Résumé
Background: The discharge of untreated wastewater containing toxic and resistant compounds into the environment is a serious threat for ecosystems. Therefore, this study was conducted to evaluate the treatment of poison production factory wastewater using heterogeneous catalytic ozonation process (COP). Methods: Magnetic carbon nanocomposite was used as a catalyst at concentrations of 1, 2, and 4 g/L. Its effect on improving the treatment process was evaluated at reaction time of 30, 60, 90, and 120 minutes. At the end of each experiment, parameters including total organic carbon (TOC), chemical oxygen demand (COD), biological oxygen demand (BOD5 ), pH, electrical conductivity (EC), and turbidity were measured. Results: It was revealed that in single ozonation process (SOP), the maximum removal efficiencies of TOC, COD, and BOD5 were achieved at reaction time of 120 minutes as 56%, 40%, and 11.7%, respectively. By adding the catalyst to the wastewater, the treatment process was improved, so that the maximum removal efficiencies of COD (91%), TOC (73%), and BOD5 (74%) were obtained at catalyst concentration of 4 g/L. Under this condition, BOD5 /COD ratio increased from 0.22 to 0.64. Also, the results of analysis of ozone consumption per each mg of reduced COD showed that its amount sharply decreased from 2.1 mgO3 / mg COD removal in the SOP, to 0.34 mgO3 /mg COD removal in the COP. The results of kinetic reaction analysis also revealed that the rate constant increased from 0.007 to 0.02 min-1. Conclusion: According to the results, it can be concluded that the COP at a catalyst concentration of 4 g/L, by decomposing resistant compounds and increasing the biodegradability, can be used as a suitable pretreatment method for biological processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».